OI, obrigada pela resposta.
Mas acredite, tenho de usar fora da memória RAM. Para manipular os dados, 
consegui com o pacote ffbase e Biglm, no entanto, no caso de análise 
discriminante e fatorial, o R não roda, ele trava e acusam excesso de tempo 
gasto para computar o que eu quero.
Alguém conhece algum pacote? 

    Em Segunda-feira, 11 de Julho de 2016 18:07, Leonardo Fontenelle via R-br 
<[email protected]> escreveu:
 

 A CRAN Task View para High Performance Computing pode lhe dar algumas opções. 
Este artigo sobre Big Data no R também é muito citado.
 Você precisa mesmo de manter seus dados fora da RAM? Não é fácil estourar a 
memória RAM com dados de PNAD, embora eu nunca tenha tentado usar todos dados 
do Censo de uma só vez. Além disso, você frequentemente pode restringir-se 
apenas a um subconjunto de variáveis, o que facilita em muito a leitura dos 
dados e sua alocação na RAM.
 Se o motivo de você achar isso é o read.fwf travar, tente importar os dados 
com alguma alternativa antes de concluir isso. Uma opção é usar a função do 
pacote readr, e outra é converter para csv usando o fwf2csv do pacote descr e 
então importar com o fread do pacote data.table.
 Talvez a dificuldade maior seja com funções pouco otimizadas. Quando alguém se 
dá ao trabalho de escrever algo em C ou C++, o resultado costuma ser mais 
escalável do que código escrito. Além disso, é necessário tomar cuidado com 
laços for ou apply (que é um for disfarçado). Também sugiro considerar com 
carinho o uso de data.table em vez de data.frame (outra alternativa parece ser 
o tibble, mas não testei).
 Espero ter ajudado.
 Leonardo Ferreira Fontenelle
  Em Seg 11 jul. 2016, às 12:24, Edimeire Alexandra Pinto via R-br escreveu:

OI Gente.
 Eu descobri que para grandes conjuntos de dados, tipo Censo, Pnad, etc, existe 
o pacote ffbase, dplyr, sendo que para usar modelos lineares generalizados, 
podemos usar o pacote. biglm.
 No entanto, preciso usar técnicas multivariadas, tipo Análise Fatorial e 
Discriminante. Alguém sabe qual posso usar quando trabalhamos com dados que 
"explodem" a memória do R? 
 Agradeço a todos.
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